Documentation
Guides, références techniques et ressources pour maîtriser la donnée en assurance et en banque
Plateforme StochastiQdata
Modèles Actuariels
GLM — Modèles Linéaires Généralisés
Tarification, fréquence/coût, Poisson & Gamma
Chain Ladder & Bornhuetter-Ferguson
Méthodes de provisionnement IARD
Kaplan-Meier & Cox
Modèles de survie et mortalité (Vie)
Mack Bootstrap
Estimation de l'incertitude dans le provisionnement
Score de Crédit (Logit / Scorecard)
Probabilité de défaut, PD, LGD, EAD
Machine Learning Appliqué
XGBoost & LightGBM
Gradient boosting pour tarification et fraude
Random Forest
Classification et régression pour données assurantielles
Réseaux de Neurones
Deep learning appliqué aux données bancaires
Détection de Fraude
Modèles supervisés et non-supervisés, données déséquilibrées
Outils & Écosystème
R — actuar & ChainLadder
Packages actuariels de référence en R
Python — scikit-learn & lifelines
ML et modèles de survie en Python
API StochastiQdata
Endpoints pour accéder aux datasets et évaluations